Codex: اختيار نموذج Codex CLI
آخر تحديث: 2026-08-31
اختيار النماذج في CLI أكثر مرونة مع خيارات تخصيص أكثر. يركز هذا الدرس على الإعداد المتعلق بالنماذج في CLI.
📋 المتطلبات المسبقة: فهم أساسيات اختيار نماذج Codex (راجع الدرس 19)
1. ما ستتعلمه
- معلمات نموذج CLI
- تبديل النماذج المتعددة
- تحسين التكلفة في الممارسة
- مقارنة أداء النماذج
2. معلمات نموذج CLI
BASH
# Specify model
codex --model o3
# Specify model + temperature
codex --model gpt-5-codex --temperature 0.2
# Specify model + max tokens
codex --model o3 --max-tokens 8192
# List available models
codex --list-models
وصف المعلمات
| المعلمة | الوصف | القيمة الموصى |
|---|---|---|
--model |
اسم النموذج | اختر حسب المهمة |
--temperature |
الإبداع (0-1) | 0.1-0.3 (للكود) |
--max-tokens |
أقصى إخراج | 4096-8192 |
--top-p |
نطاق العينات | 0.9 (افتراضي) |
3. تبديل النماذج المتعددة
(1) تبديل عبر ملف الإعداد
TOML
# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-5-codex" # Default model
# .codex/config.toml (project-level)
model = "deepseek-coder" # Project override
(2) تبديل عبر متغير البيئة
BASH
# Temporary switch
CODEX_MODEL=o3 codex "Design microservice architecture"
# DeepSeek
export OPENAI_API_KEY="sk-deepseek-xxx"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com"
codex --model deepseek-coder
(3) تبديل سريع عبر Alias
BASH
# ~/.zshrc or ~/.bashrc
alias codex-o3='codex --model o3'
alias codex-fast='codex --model o4-mini'
alias codex-deep='export OPENAI_API_KEY="sk-deepseek-xxx"; export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com"; codex --model deepseek-coder'
# Usage
codex-o3 "Design system architecture"
codex-fast "Fix lint errors"
codex-deep "Write unit tests"
▶ مثال 1: سير العمل متعدد النماذج لأليس
BASH
# Alice's alias configuration
alias codex-draft='codex --model o4-mini --temperature 0.5' # Drafting
alias codex-code='codex --model gpt-5-codex --temperature 0.2' # Coding
alias codex-think='codex --model o3 --temperature 0.1' # Deep thinking
# Usage
codex-draft "Quickly generate API skeleton"
codex-code "Implement user registration feature"
codex-think "Design distributed caching solution"
4. تحسين التكلفة في الممارسة
(1) استراتيجية متدرجة
| مستوى المهمة | النموذج | التكلفة/المهمة | السيناريو |
|---|---|---|---|
| L0 | o4-mini | 0.001$ | تنسيق، إضافة تعليقات |
| L1 | deepseek-coder | ¥0.01 | إصلاح bug، إضافة ميزة |
| L2 | gpt-5-codex | 0.05$ | إعادة هيكلة، تطوير API |
| L3 | o3 | 0.30$ | تصميم بنية، خوارزميات معقدة |
(2) خفض تلقائي
BASH
#!/bin/bash
# smart-codex.sh - Intelligent model selection
TASK="$1"
# Simple tasks use cheaper models
if echo "$TASK" | grep -qiE "lint|format|comment|typo"; then
codex --model o4-mini "$TASK"
elif echo "$TASK" | grep -qiE "fix|bug|add feature"; then
codex --model gpt-5-codex "$TASK"
elif echo "$TASK" | grep -qiE "architect|design|migrate|refactor"; then
codex --model o3 "$TASK"
else
codex --model gpt-5-codex "$TASK"
fi
▶ مثال 2: التكلفة الشهرية لبوب
TEXT
📖 للعرض فقط
# Bob's task distribution (200 tasks/month)
L0 (30%): o4-mini → 60 × $0.001 = $0.06
L1 (40%): deepseek-coder → 80 × ¥0.01 = ¥0.80 ≈ $0.11
L2 (25%): gpt-5-codex → 50 × $0.05 = $2.50
L3 (5%): o3 → 10 × $0.30 = $3.00
Total: ~$5.67/month
If all o3: ~$60/month
Savings: 90%
5. معايارات أداء النماذج
(1) منهجية الاختبار
| عنصر الاختبار | الوصف |
|---|---|
| توليد الكود | توليد نقطة نهاية REST API |
| إصلاح Bug | إصلاح استثناء مؤشر فارغ |
| إعادة الهيكلة | تحويل مكونات Class إلى Hooks |
| المراجعة | مسح الثغرات الأمنية |
(2) مقارنة النتائج
| النموذج | توليد كود | إصلاح Bug | إعادة هيكلة | مراجعة | سرعة |
|---|---|---|---|---|---|
| o3 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 🐢 |
| gpt-5-codex | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 🏃 |
| gpt-4o | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 🏃 |
| o4-mini | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⚡ |
| deepseek-coder | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 🏃 |
❓ أسئلة شائعة
س كيف أتحقق من النموذج المستخدم حاليًا في CLI؟
ج شغّل
codex --show-config أو استخدم أمر /config في الجلسة.س ما قيمة temperature التي يجب تعيينها؟
ج لتوليد الكود، 0.1-0.3 (أكثر تحديدًا)؛ للتوثيق والأعمال الإبداعية، 0.5-0.7 (أكثر مرونة).
س كم يجب أن يكون max-tokens؟
ج 2048 للتغييرات البسيطة، 4096-8192 لإعادة الهيكلة المعقدة، ربما أكبر للتوثيق الطويل جدًا. صغير جدًا يقطع الإخراج.
س هل يمكنني استخدام أسماء نماذج API الكاملة بدل الأسماء المستعارة؟
ج نعم. الأسماء الكاملة مثل
--model gpt-5-codex-2026-08-28 مدعومة أيضًا.س هل نتائج CLI و App متطابقة مع نفس النموذج؟
ج النموذج الأساسي هو نفسه، لذا النتائج متكافئة. لكن App لديه تحسينات إضافية للواجهة وإدارة السياق.
📖 ملخص
- معلمات نموذج CLI:
--model/--temperature/--max-tokens - تبديل النماذج المتعددة: ملفات إعداد / متغيرات بيئة / Aliases
- تحسين التكلفة: استراتيجية متدرجة + خفض تلقائي + بديل DeepSeek
- المعايارات: o3 الأقوى لكن الأبطأ، o4-mini الأسرع والأرخص
📝 تمارين
- أساسي (⭐): إعداد Aliases للتبديل السريع بين النماذج.
- متوسط (⭐⭐): تنفيذ نص خفض تلقائي يختار النماذج بناءً على وصف المهمة.
- متقدم (⭐⭐⭐): اختبر النماذج على مهامك الشائعة، ابنِ مصفوفة اختيار النماذج الخاصة بك.